基于BP神经网络的铝合金流动性和收缩性预测模型的研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 本论文专用术语注释表 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-31页 |
| 1.1 铝合金概述 | 第12-13页 |
| 1.2 铝合金的铸造性能 | 第13-21页 |
| 1.3 人工神经网络 | 第21-29页 |
| 1.4 选题背景及意义 | 第29-30页 |
| 1.5 研究内容 | 第30-31页 |
| 第二章 BP神经网络模型的构建及训练 | 第31-46页 |
| 2.1 数据集的建立 | 第31-39页 |
| 2.2 网络结构设计 | 第39-42页 |
| 2.3 训练参数选择 | 第42-43页 |
| 2.4 参数表 | 第43-44页 |
| 2.5 性能评价指标 | 第44-46页 |
| 第三章 基于BP神经网络的铝合金流动性预测 | 第46-67页 |
| 3.1 铝合金流动性数据集 | 第46-50页 |
| 3.2 铝合金流动性预测模型的建立与优化 | 第50-60页 |
| 3.3 铝合金流动性预测模型的验证 | 第60-61页 |
| 3.4 铝合金流动性预测模型的应用 | 第61-65页 |
| 3.5 本章小结 | 第65-67页 |
| 第四章 基于BP神经网络的铝合金收缩性预测 | 第67-90页 |
| 4.1 铝合金收缩性数据集 | 第67-69页 |
| 4.2 铝合金收缩性预测模型的建立与优化 | 第69-82页 |
| 4.3 铝合金收缩性预测模型的验证 | 第82-83页 |
| 4.4 铝合金收缩性预测模型的应用 | 第83-88页 |
| 4.5 本章小结 | 第88-90页 |
| 第五章 结论 | 第90-91页 |
| 致谢 | 第91-92页 |
| 参考文献 | 第92-100页 |
| 附录A RandData程序 | 第100-101页 |
| 附录B 铝合金流动性训练数据集 | 第101-105页 |
| 附录C 铝合金流动性测试数据集 | 第105-106页 |
| 附录D 铝合金收缩性训练数据集 | 第106-108页 |
| 附录E 铝合金收缩性测试数据集 | 第108-109页 |
| 攻读硕士期间的学术成果 | 第109页 |
